技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于人工神经网络的智能电表生命周期预测方法，采用人工神经网络算法以及相关系数分析的预测模型，流程如下：1.计算验证单位、电表厂商、故障原因三个因素的周期相关性。2.得到电表的预测更换周期的预测模型。3.初始化模型中出现的各项的值。4.采用启发式迭代搜索确定生命周期影响权重ω1,ω2，基于神经网络算法的更新权重方式进行修正。5.设计预警模型，当自动预警提醒时，则进行轮换处理。利用本发明的方法人工神经网络、数据挖掘等辅助技术,使得工作效率得到了大幅提高，提升了资源利用效率，具有实用性。例如：在智能电表预测模型的过程中，采用这种模型，可以准确预测智能电表的生命周期，为周期轮换系统提供可靠支持。
技术研发人员：刘金硕;刘桂霞;刘必为;陈凯;邓娟;田浩翔;房金城
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：2018.08.31
技术公布日：2019.02.15